海量数据处理方法总结syz

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1、海量数据处理方法总结大数据量的问题是很多面试笔试中经常出现的问题，比如baidugoogle腾讯这样的一些涉及到海量数据的公司经常会问到。1.Bloomfilter2.Hashing3.bit-map4.堆5.双层桶划分6.数据库索引7.倒排索引(Invertedindex)8.外排序9.trie树10.分布式处理mapreduce1.Bloomfilter适用范围：可以用来实现数据字典，进行数据的判重，或者集合求交集基本原理及要点：对于原理来说很简单，位数组+k个独立hash函数。将hash函数对应的值的位数组置1，查找时如果发现所有hash函数对应位都是

2、1说明存在，很明显这个过程并不保证查找的结果是100%正确的。同时也不支持删除一个已经插入的关键字，因为该关键字对应的位会牵动到其他的关键字。所以一个简单的改进就是countingBloomfilter，用一个counter数组代替位数组，就可以支持删除了。还有一个比较重要的问题，如何根据输入元素个数n，确定位数组m的大小及hash函数个数。当hash函数个数k=(ln2)*(m/n)时错误率最小。在错误率不大于E的情况下，m至少要等于n*lg(1/E)才能表示任意n个元素的集合。但m还应该更大些，因为还要保证bit数组里至少一半为0，则m应该>=nlg(1

3、/E)*lge大概就是nlg(1/E)1.44倍(lg表示以2为底的对数)。举个例子我们假设错误率为0.01，则此时m应大概是n的13倍。这样k大概是8个。注意这里m与n的单位不同，m是bit为单位，而n则是以元素个数为单位(准确的说是不同元素的个数)。通常单个元素的长度都是有很多bit的。所以使用bloomfilter内存上通常都是节省的。扩展：Bloomfilter将集合中的元素映射到位数组中，用k（k为哈希函数个数）个映射位是否全1表示元素在不在这个集合中。Countingbloomfilter（CBF）将位数组中的每一位扩展为一个counter，从而

4、支持了元素的删除操作。SpectralBloomFilter（SBF）将其与集合元素的出现次数关联。SBF采用counter中的最小值来近似表示元素的出现频率。问题实例：给你A,B两个文件，各存放50亿条URL，每条URL占用64字节，内存限制是4G，让你找出A,B文件共同的URL。如果是三个乃至n个文件呢？我们来计算下内存的占用，4G16=2^32大概是40亿*8大概是340亿，n=50亿，如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。现在可用的是340亿，相差并不多，这样可能会使出错率上升些。另外如果这些urlip是一一对应的，就可以转换成ip，则

5、大大简单了。从哈希存储到BloomFilter先解释一下什么是哈希函数。哈希函数简单来说就是一种映射，它可取值的范围（定义域）通常很大，但值域相对较小。哈希函数所作的工作就是将一个很大定义域内的值映射到一个相对较小的值域内。传统的哈希存储假设要哈希的集合为S，它有n个元素。传统的哈希方法是，将哈希区域组织成h（h>n）个格子的列表，每一个格子都能存储S中的一个元素。存储时将S中的每一个元素映射到{0,1,…,h-1}的范围内，然后以这个值为索引将此元素存储到对应的格子内。由于哈希函数将一个大集合映射到一个小集合中，所以存在将大集合中的多个元素映射到同一位置的

6、情况，这就是所谓的碰撞（Collision）。当碰撞发生时，有多种策略可供选择，比如用链表将映射到同一位置的元素串起来，或者在碰撞发生时再进行哈希映射直到找到空位为止等等。 传统的哈希方法不会发生错误，而且存储的元素还可以复原。如果哈希函数选择得当，碰撞出现的情况比较少，那么查找某一个元素也很快。但是，如果你哈希某个集合只是为了判断某个元素是否在这个集合中，那么你会发现好像存储整个集合有点浪费。按传统的哈希方法判断某个元素是否属于集合时，会把这个元素和它映射位置上的元素进行匹配，如果完全匹配则说明属于集合，如果不匹配则不属于。在绝大部分查找都不能匹配的情况下

7、（这常常是实际中的情况），我们会发现匹配的过程经常用不到整个元素，因为元素的一部分就可以判断不匹配了。基于“部分信息就能判断不匹配”这个思路，BurtonBloom（BloomFilter的发明者）提出了一种改进的方法。改进的哈希存储在这种改进的方法中，哈希区域和前面一样仍然被组织成格子的列表。但这次并不直接将集合元素存在格子里，而是将每一个元素编码然后将编码存在格子里。假设每个集合元素要占b位，编码后要占c（c

8、，反之则越大；当错误少到一定程度（大约2-b），编码